《信息传播基础与实战》简介
《信息传播基础与实战》这本书是由.朱旭振，于秀丽编著创作的,《信息传播基础与实战》共有116章节
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1.1 复杂网络中的传播动力学
信息技术的发展推动着人类生活的网络化，使得人们无时无刻不处于各种复杂的网络之中。几乎所有领域都可被抽象为一个庞大的网络，只要人们参与这一领域的活动，就是这张网络
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1.2 国内外研究现状及研究意义
自1760年，Bernoulli提出第一个天花疾病传播模型，标志着传播动力学的诞生[1]，到2001年，Pastor-Satorras和Vespignani首次
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1.4 本书主要内容及章节安排
本书既可作为初学者学习网络传播动力学的入门读物，也可帮助已经对此领域有所了解的读者进行系统的、深入的学习。本书详细地介绍了网络传播动力学相关的理论知识，并给出了
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2.2.1 ER 随机网络模型
ER 随即网络由数学家Paul Erdös（保尔·厄多斯）和Alfréd Rényi（阿尔弗烈德·瑞利）[34]提出。构造过程如下： （1）给定网络中有N 个相
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2.2.2 WS小世界网络
由于ER 网络中的两个节点由恒定、随机且独立的概率相连，ER 网络不能生成局部集聚，聚类系数不高。Duncan J.Watts（邓肯J.沃茨）和Steven S
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2.2.3 BA无标度网络
Albert-László Barabási和Réka Albert为了解释幂律的产生机制，提出了无标度网络模型（BA 模型），BA 网络中的大部分节点只和很少
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2.2.4 无关联配置网络
从上面介绍的ER、WS和BA 网络可以看出，这三种网络都只能产生特定的度分布。表2-1列出了以上三种经典网络模型常见的拓扑特性。 表2-1 经典网络模型的部分拓
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2.3.1 经典传染病模型
在经典的传染病模型中，系统内的个体可能处于以下的几种状态之一。 （1）易感状态S（Susceptible）。 （2）潜伏状态E（Exposed）。 （3）感染状
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2.3.3 复杂网络传播动力学模型
通过信息传播模型，可以发现复杂网络传播动力学的模型建立与经典的传染病模型有诸多不同。在复杂网络上建立传播动力学模型需要考虑具体的网络结构，传播途径依赖于邻居，具
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2.4.2 异质平均场方法
为了更准确地体现网络的结构，在2001年，Pastor-Satorr和Vespignani[42]开始运用异质平均场（Heterogenous mean-fie
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2.4.3 淬火平均场方法
然而，无论是平均场理论还是异质平均场理论，都没有描述整个网络结构的所有信息，因此科学家们利用邻接矩阵A 来刻画网络的所有特性，矩阵的元素Ai，j代表网络中的两个
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2.4.4 动态信息传递方法
Karrer和Newman[55]在研究SIR 模型时首次提出了动态信息传递（Dynamical Message Passing，DMP）方法，随后这一理论又被
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2.4.7 算法总结与对比
本节共介绍了复杂网络传播动力学中常用的6种理论分析方法，各种方法各有特点，假设条件不尽相同，因而计算复杂度、适用范围也不一样，本小节将对这6种方法进行总结。 首
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第3章 Python网络画图工具Pymnet
网络理论是贯穿社会、生物、物理、信息和工程科学用来描述和分析复杂系统的重要工具。在大多数自然和工程系统中，实体相互作用模式复杂，包括多个子系统和层间连通性。因此